Python函数

函数

作用：最大化代码重用，最小化代码冗余，过程分解（方便维护）

一、函数的定义

• 函数定义后不会被执行，只有被调用的函数才会被执行
• 函数名称只能是由字母、数字、下划线组成，其不能以数字开头

`# 格式：
def 函数名(形参,....):  # 可不设置形式参数
    函数体
    
# 例1：加法函数
def add(a,b):
    c = a+b
    print("加法结果：",c)   # 拓展：print(add) 输出结果为方法 add函数的储存空间位置
    
# 例2：减法函数
def sub(a,b):
    c = a-b
    print("减法结果：",c)` 

二、函数的调用

`# 格式：
函数名(输入实际参数值....)

# 例：调用加法函数
add(2,1)` 

三、函数的返回（return)

`# 格式:
def 函数名():
    函数体
    return  "返回值"

# 例:
def  add(a,b):
    c = a+b
    print(c)
    return   c   # 返回值，哪个调用就给哪个返回c

sum = add(1,2)   # 调用函数
print("sum = " , sum)` 

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• 注意：

  • 当函数执行到return的时候，就会马上终止函数执行
  • 函数中可以出现多个return，但有且只有一个return会被执行
  • return 后面可以不跟值，return 单独使用等价于return None

四、变量作用域

• 作用域范围：Built_in > Global > Enclousure > Local
• 作用范围采用就近原则

1.python内置函数变量Built_in：

`def len():
    print("我自己定义的方法")
    
len("abcdef")  # 输出结果报错，并不是执行python的内置函数len()计算长度

# 自己定义的len()函数覆盖python的内置函数len()` 

2.全局变量Global：

• 在函数外部定义的变量，全局指的是该变量在当前python文件范围内是可见的，全局变量可以被当前python文件内所有函数直接使用。
• 局部变量的优先级大于全局变量(变量就近原则)

`# 例：
a = 10             # 全局变量，全局变量作用域是所有地方
c = 20
def test1():
    a=20           # 函数局部变量只能在自己的函数内使用
    print(a)

test1()       # 输出结果 ： 20 
print(a)      # 输出结果 ： 10` 

​

3.封装变量Enclousure：

`def func1():
    x=100
    def nested1():
        x=99
        print(x)
    nested1()
    print(x)
        
func1()
#输出结果：
# 99
# 100

# 修改封装变量：nonlocal
def func2():
    x=100
    def nested2():
        nonlocal x
        x=99
        print(x)
    nested2()
    print(x)
      
func()

#输出结果：
# 99
# 99` 

4.局部变量Local：

• 在函数内部定义的变量，该变量只能在定义的函数内部使用
• 全局变量能够同时作用于函数内外，如果想要在函数内部给一个定义在函数外的变量赋值，那么这个变量就不能是局部的，其作用域必须为全局的，可以通过global来定义。
• 函数内定义全局变量： global 命令

`a=1
def test1():
    global  a       # 定义函数内的全局变量，
    a=10           # 函数内全局变量定义格式：先定义，再赋值，不可写成一行，否则报错
    print(a)
    
#调用函数后，全局变量才能起作用
print(a)
test1()                                    
print("在函数外调用test1函数的全局变量："，a)   # 输出结果：在函数外调用test1函数的全局变量：10

#输出结果：
#1在这里插入代码片
#10
#10` 

• 一个变量已在函数外定义，如果在函数内需要为这个变量赋值，并要将这个赋值结果反映到函数外，可以在函数内用global声明这个变量，将其定义为全局变量。
• 在函数内部直接将一个变量声明为全局变量，在函数外没有声明，在调用这个函数之后，将增加为新的全局变量。

五、参数

`def func(a,b,c):  # 形参a、b、c
    print(a,b,c)

func(1,2,3)       # 实参1、2、3` 

1. 必备参数（位置匹配）

• 必备参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样

  `def sub(a,b):
      c = a-b
      print("减法结果：",c)
  
  sub(1,2)    # 按形参顺序传值   a=1  b=2 输出结果：-1` 
  
  
  
  

2. 关键字参数

• 关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。

• 使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值

  `def sub(a,b):
      c =a-b
      print(c)
  
  sub(b=2,a=1)    # 输出结果：-1 
  #b=2,a=1  关键字参数
  #关键字传值与顺序无关` 
  
  
  
  

• 注意：调用函数时既传递位置参数又传递关键字参数时，位置参数要在关键字参数前面如： add(200,300,400,num5=100)

3. 默认参数（调用时省略传值）

• 调用函数时，默认参数的值如果没有传入，则被认为是默认值

• 格式：

  `def 函数名(... , ... , 形参名=默认值):
      函数体` 
  
  
  

• 注意：默认值参数必须出现在函数参数列表最右端，且任何一个默认参数右边不能有非默认参数

• 例：

  `def func2(a,b=2,c=3):
      print(a,b,c)
  
  func(1)      #输出结果：1 2 3
  func(1,2)    #输出结果：1 2 3
  func(1,c=5)  #输出结果：1 2 5` 
  
  

默认值参数必须出现在函数参数列表的最右端，如果某一个位置的形参设置了默认参数，那么该位置之后的所有参数都必须设置为默认参数

4. 不定长参数（定义函数时，定义可接收多实参数据的形参）

需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数

定义一个可以接收任意数量参数的函数时需使用不定长参数： *args与 **kwargs

4.1 *args

• *args用来接收多个实参并将其放在一个元组中；

• *args表示多参数传值，*号为关键格式，后面名称可随意改

  `# 例1：
  # 定义计算2门学科求平均成绩的方法
  def avg(score1,score2):
      return(score1+score2)/2
  
  # 定义计算n门学科求平均成绩的方法
  def avg(*scores): #定义形参时，形参前加*号，表示可接收任意数量实参并将其置于一个元组中
      return sum(scores)/len(scores)  # 使用该形参时前面不需要加*号
  
  result = avg(98.2,88.1,70,65)
  print(result)    # 输出80.325
  
  scores=(88,89,90)
  result2 = avg(*scores)  # scores变量前必须加*解包，表示将元组各个元素分离出来，不然报错
  print(result2)
  
  # 例2：
  def test1(*args):       # 形参格式为：* + 形参名
      print(args)         # 输出多个参数的元组数据类型
  
  # 调用函数，不能关键字传值：
  test1(1,2,3,"xzh",18)     
  # 输出元组数据类型： 
  (1,2,3,"xzh",18)` 
  
  
  
  

4.2 **kwargs

• **kwargs接收类似关键参数一样显示赋值形式的多个实参并将其放入字典中

• **kwargs 表示多参数传值，**号为关键格式，后面名称可随意改

  `# 例1：
  def display(**employee):
      print(employee)
      
  emp={'name':'Tom','age':22,'job':'dev'}
  
  display(name='Tom', age=22, job='dev')  
  #输出结果：{name:'Tom'，age:22, job:'dev'}
  
  display(**emp)   #输出结果：{'job':'dev','name':'Tom','age':22}   必须加**解包
  
  # 例2：
  def test2(**kwargs):    # 形参格式为：** + 形参名
      print(kwargs)       # 输出多个参数的字典数据类型
  
  # 调用函数,只能关键字传值：
  test2(name="Tom" , age=18 ,height=188.8)
  # 输出字典数据类型：
  {"name" : "Tom" ,  "age" : 18 , "height" : 188.8}` 
  
  
  
  

总结：

• 单个*号表示使用元组传值，以元组形式传入的实参数不定
• **号表示使用字典传值，以字典形式传入的实参数不定

5、普通参数和不定长数参的混合使用

`# 例：
def test3(a,b,*args):
    print("输出a和b：" ,a,b)
    print("输出可变长度参数：" , args)

# 调用函数：
test3(1,2,3,4)

# 输出结果：
输出a和b：1 2
输出可变长度参数：（3,4）` 

六、lambda表达式（匿名函数）

主要用于编写简单逻辑的函数

• lambda表达式可以用来声明匿名函数，即没有函数名字的临时使用的小函数。
• lambda是一种以表达式形式生成函数的方法，和def语句类似用于创建一个函数。
• def常用来设计功能复杂的一般性函数，而lambda用于简单的函数，以适应更灵活的应用，也被称为函数功能速写。
• lambda定义的函数没有函数名，生成的是一个表达式形式的无名函数，表达式的结果是lambda的返回值。
• lambda函数要传递给一个变量才可使用。

基本格式：

`lambda 参数1，…，参数n : 函数体 
# 例： 
add = lambda  a,b,c:a+b+c 
add(1,2,3)
# 若不需传参
f=lambda :pritn('hello')
f()` 

例：

`def hello(name):    
    prtin(name) 
    
def add(x,y):    
    return x+y               

f= lambda name: print(name)     # 等价于没有函数名的hello()函数 
f2=lambda x,y : x+y             # 等价于没有函数名的add()函数 
f('Tom')   # 输出结果：打印出Tom 
print(f2(5,3))  # 输出结果：8` 

七、函数的委托(函数别名)

`def add(x,y):
    return x+y

a = add  # 把函数当作对象传递给变量时注意不要加(),因为“函数名后+()”表示调用该函数

print(a(2,3))  # 该委托函数执行方法：a()，也就是a()相当于add()这个函数

#输出结果：5

def hello_chinese(name):
    print('你好',name)
    
hello = hello_chinese
hello('Tom')

hello = lanbda name:pritn('こんにちは', name)
hello('Tom')` 


*   17

八、将函数作为另一函数的参数进行传递

`#例1
def hello_chinese(name):
    print('您好：', name)

def hello_english(name):
    print('Hello', name)
    
def hello_japanese(name):
    print('こんにちは', name)
    
def hello(action,name):
    action(name)
    
hello(hello_chinese,"Tom")
hello(lambda name : print('Прывітанне!',name),"Tom")

#例2
l = list(range(1,21))
def add(x):
    return x+5
#将列表l中所有元素加5
result = list(map(add,l))
result = list(lambda x:x=5,l)` 

九、实际应用

例：实现选择不同语言打招呼

`# def hello_chinese(name):
#     print('您好：', name)

# def hello_english(name):
#     print('Hello', name)
    
# 初级写法 
# while True:
#     name = input("请输入名称：n")
#     if name == 'stop':
#         break
#     language = input('请选择语言：n  c=> 中文版n e=>英文版n j=>日文版n')
# 
#     if language == 'c':
#         hello_chinese(name)
#     elif language == 'e':
#         hello_english(name)
#     elif language == 'j':
#         (lambda name: print('こんにちは', name))(name)

# 中级写法 
# while True:
#     name = input("请输入名称：n")
#     if name == 'stop':
#         break
#     language = input('请选择语言：n  c=> 中文版n e=>英文版n j=>日文版n')
# 
#     if language == 'c':
#         action = hello_chinese
#     elif language == 'e':
#         action = hello_english
#     elif language == 'j':
#         action = lambda name: print('こんにちは', name)
#     action(name)  # 实现选择不同语言换对应的函数

#大神级写法
def hello_chinese(name):
    print('您好：', name)

def hello_english(name):
    print('Hello', name)
    
def hello_japanese(name):
    print('こんにちは', name)
       
operation{
    'e':hello_english,
    'c':hello_chinese,
    'j':hello_japanese,
    'r':lambda name : print('Прывітанне!',name)
}
    
while True:
    name = input("请输入名称：n")
    if name == 'stop':
        break
    language = input('请选择语言：n c=>中文版n e=>英文版n j=>日文版n r=>俄语版n')
    #operation.get(language)(name)  #若找不到key值则返回None,相当于None(name)会报错
    operation.get(language,hello_chinese)(name)  # 设默认值为hello_chinese 防止报错` 

十、函数的高级工具

1、map()函数

格式：

`map(函数，可迭代的对象)
# map()返回的结果是一个map类型` 

*   1
*   2

• map()函数，顾名思义，用于映射，把一个序列的每一个元素映射到函数中，然后返回一个迭代对象。

例：

`l = list(range(1,21))  # 生成1到20的列表l

result = []

# 将列表l中所有偶数放入列表result中
#方法1：使用循环
for n in l:
    if n % 2 == 0:
        result.append(n)
pritn(result)

#方法2：使用推导（实际开发过程中建议使用推导）
result = [x for x in l if x % 2 == 0]
pritn(result)

#将列表l中所有元素加5
#方法1：使用循环
for n in l:
    result.append(n+5)
pritn(result)

#方法2：使用推导
result =[x+5 for x in l]

#方法3：map()
def add(x):
    return x+5

result = list(map(add,l))
#或写成如下：
result = list(map(lambda n:n+5, l))` 

2、filter()函数

格式：

`filter(函数，可迭代对象)` 

*   1

• filter()函数，顾名思义，用于过滤，把一个序列的每个元素映射到函数中，返回结果为True的元素。

例：

l = list(range(1,11))

def even_number(x):
    return x%2 == 0

res = list(filter(even_number,l))
# 或写成
res = list(filter(lambda x: x % 2== 0, l)) # 只留下能被2整除的元素